python画图技巧——画完一个Excel如何很方便的换另一个Excel来画或者画多个Excel综合处理的数据，以及换线条样式和颜色

在另一个py文件负责读取：

df1=pd.read_excel('liu-last.xlsx')
df2=pd.read_excel('chen-last.xlsx')
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可以有n多个df，
画的时候。只需要调整这一个就可以了

df3=read_excel.df3
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线条颜色和样式

color = ['#e6194B', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8',
             '#f58231', '#911eb4', '#42d4f4', '#f032e6',
             '#bfef45', '#fabed4', '#469990', '#dcbeff',
             '#9A6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3',
             '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#a9a9a9',
             '#ffffff', '#000000']
lineStyle = ['-', '--']
#o代表 下面的linstyle对应的线条样式，设置0是第一个，1是第二个
o = 0
#color中的数字 代表 上面第几个0 红色，1 绿色,2黄色，3 蓝色
plt.plot(x, y1, linewidth=1.8, c=color[3], linestyle=lineStyle[o])
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最终代码

读 Excel的代码：

# -*- coding:utf-8 -*-


import pandas as pd
#解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df1=pd.read_excel('liu-last.xlsx')
df2=pd.read_excel('chen-last.xlsx')

#这个函数 直接返回上面的series对象，然后直接把series对象转列表用来画图
def get_weiyizhi(df):
    #返回series，索引就是唯一值，值就是唯一值出现的次数
    count = df['编码'].value_counts()
    return count
def get_total(df):
    #返回总列数，作为计算频率使用
    total = len(df)
    return total

# for key,value in dict.items():
#     print("类别:%-10s 次数:%-8s 比例：%.4s%%" % (key, value, '{:.2%}'.format(value/total)))



def get_time(df):
    #返回第三列，也就是  时间对应的那一列
    min = df.iloc[0:668, 3]
    return min
def get_code(df):
    #返回第一列，也就是编码对应的那一列
    code=df.iloc[0:668,1]
    return  code
#根据指定条件来筛选Excel的值，支持 & 等逻辑组合
df3=df2.loc[(df2['编码']<10)]
print(df3)
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画图的代码

# -*- coding:utf-8 -*-
#上面那句话 不加 容易报错
import matplotlib.pyplot as plt
import read_excel
df3=read_excel.df3

x = read_excel.get_time(df3)
y1 = read_excel.get_code(df3)
y2 = [24, 97, 202, 225]
y3 = [110, 138, 177, 205]
y4 = [95, 68, 83, 105]
y5 = [72, 74, 76, 67]
plt.title('编码列表时间序列图')  # 折线图标题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示汉字
plt.xlabel('时间/分钟')  # x轴标题
plt.ylabel('编码类别')  # y轴标题

color = ['#e6194B', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8',
             '#f58231', '#911eb4', '#42d4f4', '#f032e6',
             '#bfef45', '#fabed4', '#469990', '#dcbeff',
             '#9A6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3',
             '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#a9a9a9',
             '#ffffff', '#000000']
lineStyle = ['-', '--']
#o代表 下面的linstyle对应的线条样式，设置0是第一个，1是第二个
o = 0
#color中的数字 代表 上面第几个0 红色，1 绿色,2黄色，3 蓝色
plt.plot(x, y1, linewidth=1.8, c=color[3], linestyle=lineStyle[o])
#plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=1)  # 绘制折线图，添加数据点，设置点的大小
# plt.plot(x, y2, marker='o', markersize=3)
# plt.plot(x, y3, marker='o', markersize=3)
# plt.plot(x, y4, marker='o', markersize=3)
# plt.plot(x, y5, marker='o', markersize=3)
#设置是否显示折线图的每个点对应的数值的，我不想显示，这里注释掉
# for a, b in zip(x, y1):
#     plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)  # 设置数据标签位置及大小
# for a, b in zip(x, y2):
#     plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
# for a, b in zip(x, y3):
#     plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
# for a, b in zip(x, y4):
#     plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
# for a, b in zip(x, y5):
#     plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
plt.legend(['陈老师'])
#plt.legend(['方案一', '方案二', '方案三', '方案四', '方案五'])  # 设置折线名称
#dpi代表：Dots Per Inch，每英寸点数，sci论文要求300或600
plt.savefig('zhexiantu.png',dpi=600)
plt.show()  # 显示折线图


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